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管理者和學者都想瞭解哪些因素影響個人接納和使用新技術。這一領域已經做了大量研究。許多觀點已被歸納為一個統一的理論模型,能相當可靠地預測在職員工對新技術的接納和使用。但是,能否預測消費者的行為呢?

Viswanath Venkatesh、湯永亮和徐鑫對此做出了解答,他們引申現有理論,納入消費者而非員工會關注的問題(比如價格)。他們將自己的模型應用於1,512名消費者對移動用戶端應用程式的使用,證明該模型能夠預測男性與女性、老人與年輕人,以及經驗用戶與非經驗用戶在採用新技術上的差異性。

他們從原有的針對在職員工的模型出發,首先在擴展模型中提出了四個組成部分:對技術性能的期望,對技術易用程度的期望,社會影響—即朋友或員工是否會期待此人使用新技術,以及使用新技術所需的資源和支持等推動條件。

在此基礎上,作者添加了三個特別針對消費者的因素:服務價值、快樂動機(他們從技術中能得到多少樂趣或喜悅)、和經驗與習慣(他們使用一種技術已有多長時間與使用行為在何種程度上達到了不假思索的地步)。

結合所有這些要素,再加入年齡和性別,作者發現某些群體在對新技術做出反應的時間和方式上有著明顯差異。

首先,他們發現,資源和支持對年長女性最重要。她們往往關注學習使用一項新技術所需付出的努力程度。這表明IT應用供應商應專為年長女性不斷提供便捷化服務。

其次,年輕男性更多受到早期使用新技術的樂趣所激勵。因此,管理者可以將娛樂型應用與特別的促銷廣告捆綁,吸引其光顧。

第三,年長女性對價格因素最為敏感,這是她們管理家庭開支的社會角色使然。作者建議,管理層可以向年長女性宣傳特別的優惠折扣,而對面向年輕男性的娛樂型應用則使用中高檔價位。

作者說:“移動互聯網應用目前的成本結構主要以每類應用所產生的網路流量為基礎,其中多媒體內容定價最高。但是這種定價模式可能並不能真正反映消費者心目中不同應用的相對價值。”

第四,習慣也會影響到新技術的普及。在技術方面有經驗的年長男性比較不容易改變自己的使用習慣,而年輕女性則較為多變。因此,如若想要吸引這兩類用戶群體,管理層需考慮應如何去改變年長男性的習慣,以及如何讓年輕女性保持習慣性使用。

作者說:“簡言之,我們的研究表明,消費技術行業應針對不同消費群體在使用曲線的各階段,更好地設計和推廣應用。”

很重要的一點是,研究結果還表明,他們的模型能用於預測消費者技術的使用意向和使用頻率。它能解釋74%的使用意向差異和52%的頻率差異。而針對在職員工的模型對此兩項的解釋度分別為56%和40%, 因此這是對原有理論的極大改善。